隨著TWH的到來，各大終端瘋狂擴產，對電池制造的工藝要求也是越來越高，從前端的極片制造到后端的模組組裝，都會用到視覺檢測技術。特別是在電芯制造工藝段，例如密封釘的焊縫檢測，頂蓋焊焊縫檢測以及包藍膜后的外觀檢測，都屬于我們的行業痛點和難點。針對行業的痛難點，華漢偉業組織專項研發攻克。

關鍵技術：

實現讓機器看得清、看得懂、抓得準。

從技術實現上講，光學傳感器技術和圖像處理技術是機器視覺的基礎和關鍵。單一的傳統集成商并沒有核心競爭力，靠的還是工程經驗的堆疊，因此視覺系統廠商們開始建立核心技術競爭力，而這軟件算法就是發展的“重中之重”，華漢偉業深諳其道，尤為注重國產算法開發。

（視覺系統集成）

華漢偉業在鋰電行業已經有數十年的行業沉淀，擁有自研的核心算法MVDevelope平臺，對標國外的一流算法庫，基于自研核心算法開發了屬于自己的2D/3D/AI視覺軟件，同時也提供標準的視覺零部件及完整的行業解決方案。而核心競爭力依然是自研的算法平臺，目前3D/AI視覺軟件已經在3C電子、新能源領域得到了批量應用。

關鍵技術的探索

公司在關鍵技術上的應用，主要可以從3D、2.5D成像、2D成像檢測多種技術及AI的結合，多模態融合應用上進行突破。

2D成像技術是華漢偉業比較成熟的視覺技術，能夠實現平面內零件的穩定測量，支持多種成像組合，適應工件/環境的多樣性，兼容不同的打光，主要應用在電芯極片制作工藝段中。

（2D成像技術展示）

2.5D成像技術主要分為2.5D面陣，2.5的線掃以及分時頻閃技術，我們日常接觸的2.5D的面陣，主要用在例如密封釘焊縫檢測，軟包電池的外觀檢測，分時頻閃主要用在前端的涂滾分切、極片外觀全檢測的測量場景上。

（2.5D成像技術展示）

3D線激光應用在鏡面反射、半透明物體、多重反射以及有遮擋等比較復雜的場景檢測中，因為對于具有反射的物體，會造成檢測圖像產生無效像素。無效像素對于我們后續的軟件測量與檢測有非常大的影響，因此公司研發了基于灰度圖像引導的高度象征技術，做多尺寸特征融合，重構三維圖像，攻克這一檢測難題。

目前機器視覺在新能源領域的應用主要還是線激光偏多，也有部分工位用到3D結構光，線激光主要應用在密封釘焊縫檢測、周邊焊縫檢測以及在模組busbar的焊縫檢測和全尺寸測量工位的平面度測量場景上。

（3D成像技術對比）

3D+AI關鍵技術的應用

基于對行業的深刻洞察和3D創新實踐，華漢偉業將重點聚焦AI和多維感知技術，重點突破AI 工業質檢應用難點，建立行業大模型，同時研究3D技術，讓信息采集和呈現手段變得更加豐富。公司從算法創新、應用開發、解決方案到設備制造打造四個層面，闡釋華漢最新、最全面的“3D+AI”發展脈絡。

這項技術用在密封釘焊縫質量檢測上，針孔缺陷的檢測是其最大的檢測難點，在密封釘檢測技術上，公司開發了基于異源數據融合的圖像分析技術，通過2D圖像的紋理信息以及3D圖像的形貌特征進行特征抽取，實現異源數據的融合，做高級特征映射。將2D/3D檢測技術與AI技術的高度融合，對密封釘焊接質量進行檢測，漏判率0%，誤判率＜0.3%，可識別0.1mm的針孔。這項技術同樣也應用在頂蓋焊焊縫檢測，也可以達到過殺率＜1%，漏殺率0%的檢測效果。

（密封釘焊接質量檢測）

在軟包外觀檢測上，公司使用了2.5D的成像技術，通過輸入形狀圖像、漫反射圖像、灰度圖像，做多圖像的卷積運算，基于類似于RNN結構完成特征融合，抽取其共性特征。同樣這項檢測方案也應用在方殼電芯包藍膜外觀檢測項目上。包藍膜的外觀檢測，一直是行業里的一個非常大的痛點，檢測上使用傳統的線掃成像以及深度學習是很難去解決這種氣泡的應用場景，現在，通過2.5D+AI可以完美地解決微小氣泡的缺陷和纖維劃痕。

（電池包藍膜后外觀檢測）

在電芯段焊印缺陷檢測中，通過3D+2D+AI融合的方式對缺陷進行精準的檢測，3D主要應用于檢測焊縫的缺陷，例如爆點、凹坑、毛刺等缺陷，2D用于檢測焊印的尺寸及位置；在模組段我們實現Busbar焊前&焊后焊縫質量檢測，例如爆點、凹坑、凸起、焊穿等缺陷，使用3D做側縫焊，同時我們基于灰度圖做焊縫長度以及寬度的測量。

華漢偉業自成立之初就專注于高精度的3D視覺技術的研發與應用，成功填補了國內空白。公司重點圍繞“3D+AI深度融合技術”，全面展開自主技術創新與應用，進入機器視覺AI應用領域，形成了針對不同應用場景的通用化AI視覺及大數據分析的解決方案，為不同行業的制造企業提供柔性化服務，提高產品質量檢驗檢測的效率、覆蓋率和準確性。　

作為中國本土化機器視覺產業，華漢偉業將聚焦機器視覺領域自主化研發和用AI推動傳統產業轉型升級的發展方向，與國家的政策方針和技術發展潮流始終保持著一致。堅守“精益求精”的匠心，始終如一，修煉好內功，鉆研客戶需求，打磨好的產品，攻克關鍵技術，賦能多應用場景，助力發展新質生產力。